Sådan bruger du Lindy AI: En begyndervejledning til at bygge din første automatiseringsagent

Introduktion

Gentaget arbejde dræner produktiviteten og forhindrer teams i at fokusere på værdifulde aktiviteter. Uanset om det drejer sig om at besvare rutinemails, indtaste data eller skrive referater, tager disse opgaver timer, som kunne bruges på strategisk arbejde. Lindy AI løser denne udfordring ved at tilbyde en no-code platform til at bygge intelligente AI-agenter, der automatiserer disse gentagne workflows. Denne begyndervejledning guider dig gennem oprettelsen af din første automatiseringsagent på få minutter—helt uden kodning.

Hvad er Lindy AI, og hvorfor er det vigtigt

Lindy AI er en no-code automatiseringsplatform, der gør det muligt for teams at bygge intelligente AI-agenter uden teknisk ekspertise. Tænk på det som en digital kollega, der aldrig bliver træt af at håndtere gentagne opgaver. Platformen bruger naturlig sprogforståelse til at forstå dine automatiseringsbehov og konstruerer derefter automatisk workflows, der integrerer med dine eksisterende værktøjer og systemer.

Det væsentlige ved Lindy AI er tilgængeligheden. Traditionelle automatiseringsværktøjer kræver udviklere eller tekniske specialister til at bygge workflows med kompleks logik og kode. Lindy AI demokratiserer automatisering ved at lade alle—uanset teknisk baggrund—beskrive, hvad de vil automatisere med almindeligt sprog. AI-agent builderen oversætter derefter beskrivelsen til et funktionelt workflow.

Hvorfor automatisering er vigtigt for moderne virksomheder

I nutidens hurtige forretningsmiljø har effektivitet direkte indflydelse på både indtjening og medarbejdertilfredshed. Teams, der bruger for meget tid på manuelle, gentagne opgaver, oplever flere udfordringer:

• Nedsat produktivitet: Medarbejdere bruger tid på lavværdiopgaver i stedet for strategiske initiativer
• Flere fejl: Manuel dataindtastning og gentagne opgaver er udsatte for menneskelige fejl
• Medarbejderudbrændthed: Gentaget arbejde fører til lavere engagement og højere personaleudskiftning
• Langsommere svartider: Manuelle processer forsinker kundesvar og interne workflows
• Skaleringsbegrænsninger: Voksende teams har svært ved at håndtere større volumen uden tilsvarende flere medarbejdere

Automatiseringsplatforme som Lindy AI løser disse udfordringer ved automatisk at håndtere rutinearbejde, så teams kan fokusere på aktiviteter, der skaber reel forretningsværdi. Dette skift fra manuelle til automatiserede workflows repræsenterer en grundlæggende ændring i, hvordan moderne organisationer arbejder.

Kom godt i gang med Lindy AI: Opsætningsprocessen

Det er let at komme i gang med Lindy AI. Først går du til Lindys hjemmeside og klikker på knappen “Prøv gratis”. Du bliver bedt om at oprette en ny konto eller logge ind, hvis du allerede har en. Platformen tilbyder gratis credits, så teams i alle størrelser kan eksperimentere med automatisering.

Når du er logget ind, lander du på hoveddashboardet med en enkel prompt: “Hvordan kan jeg hjælpe dig?” Det er her, du beskriver den automatisering, du vil bygge. I modsætning til traditionelle workflow-buildere, der kræver at du navigerer komplekse menuer og konfigurerer indstillinger, kan du hos Lindy AI blot skrive, hvad du ønsker at opnå med naturligt sprog.

Byg din første agent: Eksempel på e-mailassistent

For at demonstrere Lindy AIs muligheder vil vi gennemgå, hvordan du bygger en intelligent e-mailassistent, der automatisk besvarer kundehenvendelser. Dette eksempel viser platformens kernefunktioner og workflow.

Beskriv din automatisering

Første skridt er at beskrive din ønskede automatisering med almindeligt sprog. For vores e-mailassistent kunne beskrivelsen lyde: “Overvåg min Gmail-indbakke for nye indkommende beskeder. Hvis du kan besvare kundens spørgsmål baseret på information i en vidensbase, så svar automatisk på kundens spørgsmål. Hvis du ikke kender svaret, så fortæl kunden, at vi følger op, og giv mig besked på Slack.”

Bemærk, at denne beskrivelse ikke kræver teknisk sprog eller kompleks logik. Du fortæller blot systemet, hvad du vil have det til at gøre, som hvis du forklarede det til en kollega. AI-agent builderen fortolker herefter beskrivelsen og opretter workflowet automatisk.

Agent Builder-interface

Efter du har beskrevet din automatisering, klikker du på “Byg agent” for at komme ind i Flow Editor. Dette visuelle interface viser dit workflow som en række forbundne trin. Til venstre finder du Agent Builder-panelet, hvor du kan finjustere din automatisering med naturligt sprog. Fordelen ved denne metode er, at du kan gentage og forbedre din agent uden at skulle starte forfra.

Flow Editor viser din automatisering som et logisk flowdiagram. Hvert trin repræsenterer en handling eller et beslutningspunkt. Du kan klikke ind på ethvert trin for at konfigurere dets indstillinger, tilføje betingelser eller ændre dets opførsel. Denne visuelle fremstilling gør det let at forstå hele workflowet med et enkelt blik.

Nøglekomponenter i et automatiseringsworkflow

Et typisk Lindy AI-workflow består af flere essentielle komponenter, der arbejder sammen for at skabe en komplet automatisering:

Hvis du kender disse komponenter, kan du designe mere effektive automatiseringer. Hver komponent har et specifikt formål i workflowet, og sammen skaber de et komplet automatiseringssystem.

Konfiguration af e-mail-triggeren

Triggeren er startpunktet for din automatisering. I vores eksempel er triggeren “E-mail modtaget”, hvilket fortæller agenten at aktivere, hver gang en ny e-mail lander i din Gmail-indbakke. Når du klikker ind på trigger-trinnet, åbnes et konfigurationspanel i højre side.

Først skal du give Lindy AI adgang til din Gmail-konto. Det kræver en engangs-godkendelse, hvor du giver platformen tilladelse til at læse og besvare dine e-mails. Når det er gjort, kan du tilføje filtre, der styrer hvilke e-mails, der aktiverer workflowet.

Filtre giver dig detaljeret kontrol over, hvilke e-mails der aktiverer din agent. Du kan filtrere efter afsender (kun eksterne eller interne), e-mailindhold (specifikke nøgleord i emne eller brødtekst) eller andre kriterier. Til et grundlæggende setup kan du konfigurere agenten til at overvåge alle indgående e-mails. Denne fleksibilitet sikrer, at din automatisering kun behandler relevante beskeder, hvilket reducerer unødvendige eksekveringer og forbedrer effektiviteten.

Opbygning af din vidensbase

Vidensbasen er det informations-lager, din AI-agent henviser til, når den besvarer kundehenvendelser. Her giver du den kontekst og information, agenten skal bruge for at give korrekte og hjælpsomme svar.

Du kan udfylde din vidensbase med flere typer indhold:

• Tekstfiler: Indsæt FAQ-dokumenter, virksomheds-politikker eller produktinformation direkte
• Dokumenter: Upload PDF-filer, Word-dokumenter eller andre filformater
• Webadresser: Tilføj links til websider, og Lindy AI udtrækker og indekserer indholdet
• Strukturerede data: Inkluder prisinformation, specifikationer eller andre referenceoplysninger

I vores e-mailassistent-eksempel tilføjede vi et FAQ-dokument fra Kevin Cookie Company med information som åbningstider, produktdetaljer (om cookies indeholder nødder) og kontaktoplysninger. Denne vidensbase gør det muligt for agenten automatisk at besvare almindelige kundespørgsmål uden menneskelig indblanding.

Når du tilføjer indhold til vidensbasen, indekserer og behandler Lindy AI det, så det bliver søgbart og tilgængeligt for din agent. Agenten kan derefter trække på disse oplysninger, når den sammensætter svar til kunder. Du kan altid tilføje mere information senere, så din vidensbase vokser i takt med din virksomhed.

Implementering af betinget logik

Betinget logik afgør, hvordan dit workflow forgrener sig baseret på specifikke kriterier. I vores e-mailassistent er den primære betingelse: “Indeholder vidensbasen et svar på dette kundespørgsmål?”

Hvis betingelsen er sand (agenten finder et svar), følger workflowet én sti: sender automatisk et hjælpsomt svar til kunden. Hvis betingelsen er falsk (agenten ikke finder et svar), følger workflowet en anden sti: sender kunden en opfølgende e-mail og giver dig besked på Slack, så du kan svare manuelt.

Det bemærkelsesværdige ved Lindy AIs betingede logik er, at du ikke skal skrive if-else-sætninger eller kompleks kode. Du beskriver bare betingelsen med almindeligt sprog, og AI’en fortolker det korrekt. Det gør det tilgængeligt for ikke-tekniske brugere, samtidig med at det bevarer styrken og fleksibiliteten fra traditionelle workflow-automatiseringer.

Konfiguration af automatiske svar

Når din agent finder et svar i vidensbasen, skal den sammensætte et svar til kunden. Lindy AI bruger AI til automatisk at generere både emnelinje og e-mailindhold baseret på en prompt, du angiver.

Standard-prompten for vores e-mailassistent er: “Baseret på kundens henvendelse og den information, der findes i vores vidensbase, giv et hjælpsomt og fyldestgørende svar på deres spørgsmål.” Du kan ændre denne prompt for at tilpasse tone, stil eller specifikke instruktioner til, hvordan svarene skal udformes.

En vigtig indstilling er “Gem som kladde”. Når denne er aktiveret, gemmes det genererede svar som en kladde, så du kan gennemgå det inden afsendelse. Det giver en sikkerhed, så automatiske svar lever op til dine kvalitetskrav, før de sendes til kunder. For fuldt automatiserede workflows kan du deaktivere denne indstilling, så svarene sendes med det samme.

Håndtering af ubesvarede spørgsmål

Ikke alle kundespørgsmål vil have et svar i din vidensbase. Lindy AI håndterer disse situationer elegant ved at følge en alternativ workflow-sti. Når agenten ikke kan finde et svar, sender den en opfølgende e-mail til kunden, takker for henvendelsen og fortæller, at nogen vil svare snarest.

Samtidig giver agenten dig besked på Slack og informerer dig om, at et kundespørgsmål kræver manuel opmærksomhed. Denne notifikation indeholder detaljer om det ubesvarede spørgsmål, så du hurtigt kan se, hvad der skal håndteres. Du kan derefter selv svare kunden og eventuelt tilføje den nye information til vidensbasen til senere brug.

Denne todelte tilgang sikrer, at kunderne altid får et svar (selv hvis det blot er en opfølgende besked), mens dit team straks bliver gjort opmærksom på sager, der kræver menneskelig ekspertise. Med tiden, efterhånden som du tilføjer mere information til din vidensbase, vil færre spørgsmål kræve manuel behandling.

Test af din automatisering før udrulning

Før du sætter din agent i produktion, giver Lindy AI dig mulighed for at teste den med rigtige data. Denne testfase er afgørende for at sikre, at din automatisering fungerer efter hensigten.

For at teste dit workflow klikker du på “Test”-knappen i øverste højre hjørne af Flow Editor. Lindy AI viser dig nylige e-mails fra din indbakke, så du kan vælge én til test. Systemet eksekverer så workflowet med den valgte e-mail som input og viser dig præcis, hvilken sti workflowet følger, og hvilke handlinger der udføres.

I vores eksempel testede vi to scenarier. Først sendte vi en e-mail med spørgsmål om åbningstider—et spørgsmål, der er besvaret i vores FAQ. Agenten identificerede korrekt svaret og sendte et passende svar med åbningstider. Dernæst sendte vi en e-mail med et spørgsmål om verdensrekorden for hurtigste cookiedyp uden at knække den—et spørgsmål, der ikke findes i vores vidensbase. Agenten identificerede korrekt, at den ikke kunne svare, og fulgte den alternative sti ved at sende en opfølgende e-mail og give os besked på Slack.

Denne testmetode giver dig tryghed for, at din automatisering vil fungere korrekt, når den sættes i produktion. Du kan teste flere scenarier, tilpasse workflowet baseret på resultaterne og gentage processen, indtil alt virker perfekt.

Forfining af din agent med Agent Builder

Efter den første udrulning vil du sandsynligvis gerne udvide automatiseringen med flere funktioner eller forbedringer. Lindy AI gør dette nemt gennem Agent Builders forfiningsmuligheder.

I Flow Editor kan du åbne Agent Builder igen og blot skrive en besked, der beskriver, hvad du vil ændre. For eksempel: “Tilføj en handling til stien for intet svar fundet. Jeg vil gerne inkludere HubSpot, så alle ubesvarede e-mails bliver til supporttickets.”

Agent Builderen fortolker dette ønske og tilføjer automatisk de nødvendige trin til dit workflow. I dette tilfælde ville den tilføje et trin, der opretter en HubSpot-ticket, hver gang agenten støder på et ubesvaret spørgsmål. Det skaber et fuldt supportworkflow, hvor ubesvarede spørgsmål automatisk bliver logget som tickets, så intet overses.

Hvis du beslutter, at et trin ikke længere er nødvendigt, kan du slette det ved at klikke på menuen med tre prikker og vælge slet. Denne fleksibilitet gør det muligt løbende at forbedre din automatisering uden at skulle starte forfra.

Udrulning af din agent i produktion

Når du er tilfreds med din automatisering, er udrulningen enkel. Giv din agent et sigende navn ved at klikke på dropdown-menuen øverst til venstre. Klik derefter på “Udrul”-knappen i øverste højre hjørne. Din agent er nu live og vil automatisk køre i baggrunden og håndtere indkommende e-mails i henhold til dit konfigurerede workflow.

Udrulning betyder ikke, at din automatisering er låst fast. Du kan altid vende tilbage til Agent Builder for at lave yderligere ændringer, tilføje nye handlinger eller overvåge performance. Denne fleksibilitet sikrer, at din automatisering kan udvikle sig i takt med virksomhedens behov.

Overvågning af agentens performance og aktivitet

Efter udrulning kan du overvåge din agents aktivitet via fanen Opgaver. Dette aktivitetsfeed viser hver eksekvering af din agent og giver dig en komplet historik over, hvad din automatisering har opnået.

Hver opgavepost indeholder detaljer om, hvad der skete: hvilken e-mail, der udløste workflowet, hvilken sti workflowet fulgte, hvilke handlinger der blev udført, og hvilke svar der blev sendt. Du kan klikke ind på enhver opgave for at se alle detaljer, herunder e-mailindhold, agentens ræsonnement og det præcise svar, der blev sendt.

Denne overvågningsfunktion tjener flere formål. Den gør det muligt at kontrollere, at din automatisering fungerer korrekt, identificere mønstre i kundehenvendelser og indsamle data til fremtidige forbedringer. Med tiden får du indsigt i, hvilke spørgsmål din vidensbase besvarer godt, og hvilke områder der kræver yderligere information.

Avancerede workflow-muligheder

Selvom vores e-mailassistent-eksempel viser de centrale Lindy AI-funktioner, understøtter platformen langt mere komplekse automatiseringer. Du kan oprette workflows, der:

• Overvåger flere e-mailkonti samtidigt
• Integrerer med dusinvis af tredjepartsapplikationer
• Implementerer kompleks betinget logik med flere forgreninger
• Udfører datatransformationer og beregninger
• Planlægger handlinger til bestemte tidspunkter
• Opretter godkendelsesflows, der kræver menneskelig gennemgang
• Genererer rapporter og analyser

Disse avancerede muligheder gør Lindy AI velegnet til organisationer i alle størrelser—fra små teams, der automatiserer simple opgaver, til virksomheder, der bygger sofistikerede automatiseringssystemer.

Lindy AI og FlowHunt: Komplementære automatiseringsløsninger

Mens Lindy AI er fremragende til at bygge individuelle automatiseringsagenter, tager FlowHunt automatisering til næste niveau ved at integrere AI-drevet indholdsgenerering, SEO-optimering og multikanal-publicering i én samlet platform. Hvor Lindy AI fokuserer på opgaveautomatisering, specialiserer FlowHunt sig i indholdsworkflows—fra research og skrivning til optimering og distribution.

For teams, der både håndterer operationel automatisering (som e-mailsvar) og indholdsworkflows (som blogpublicering), giver brugen af Lindy AI sammen med FlowHunt et komplet automatiseringsøkosystem. Lindy AI håndterer dine operationelle opgaver, mens FlowHunt styrer din indholdspipeline, så hele dit workflow—fra kundeservice til content marketing—kører effektivt.

Konklusion

Lindy AI demokratiserer workflow-automatisering ved at gøre det tilgængeligt for ikke-tekniske brugere. Med sit intuitive interface og sine naturlige sprogforståelsesmuligheder kan du bygge avancerede automatiseringsagenter på få minutter uden at skrive en eneste linje kode. Platformens fleksibilitet gør det muligt at starte simpelt—som i vores e-mailassistent-eksempel—og gradvist tilføje kompleksitet, efterhånden som dine behov udvikler sig.

Nøglen til succesfuld automatisering er at forstå dit workflow, identificere gentagne opgaver og bygge agenter, der håndterer disse opgaver pålideligt. Ved at følge trinene i denne guide kan du bygge din første automatiseringsagent og straks begynde at frigøre tid, der ellers bruges på gentaget arbejde. Når du bliver mere fortrolig med platformen, vil du opdage utallige muligheder for at automatisere yderligere processer og dermed multiplicere tidsbesparelsen i hele organisationen.

Uanset om du håndterer kundesupport, administrative opgaver eller koordinering mellem flere værktøjer, giver Lindy AI fundamentet for at bygge intelligent automatisering, der vokser med din virksomhed. Start med en simpel automatisering som vores e-mailassistent, test den grundigt, og udrul den med tillid til, at din agent håndterer rutinearbejde pålideligt og konsekvent.